Information Theory and Coding Theory
交互式多模型算法仿真与分析
硕037班 刘文3110038020 2011/4/20交互式多模型仿真与分析IMM算法与GBP算法的比较，算法实现和运动目标跟踪仿真，IMM算法的特性分析 多源信息融合实验报告
交互式多模型仿真与分析 一、 算法综述 由于混合系统的结构是未知的或者随机突变的，在估计系统状态参数的同时还需要对系统的运动模式进行辨识，所以不可能通过建立起一个固定的模型对系统状态进行效果较好的估计。针对这一问题，多模型的估计方法提出通过一个模型集{}(),1,2,,j M m j r == 中不同模型的切换来匹配不同目标的运动或者同一目标不同阶段的运动，达到运动模式的实时辨识的效果。 目前主要的多模型方法包括一阶广义贝叶斯方法（BGP1），二阶广义贝叶斯方法（GPB2）以及交互式多模型方法等（IMM ）。这些多模型方法的共同点是基于马尔科夫链对各自的模型集进行切换或者融合，他们的主要设计流程如下图： M={m1,m2,...mk} K 时刻输入 值的形式 图一 多模型设计方法 其中，滤波器的重初始化方式是区分不同多模型算法的主要标准。由于多模型方法都是基于一个马尔科夫链来切换与模型的，对于元素为r 的模型集{}(),1,2,,j M m j r == ，从0时刻到k 时刻，其可能的模型切换轨迹为 120,12{,,}k i i i k trace k M m m m = ，其中k i k m 表示K-1到K 时刻，模型切换到第k i 个， k i 可取1,2,,r ，即0,k trace M 总共有k r 种可能。再令1 2 1 ,,,,k k i i i i μ+ 为K+1时刻经由轨迹0,k trace M 输入到第1k i +个模型滤波器的加权系数，则输入可以表示为 0,11 2 1 12|,,,,|,,,???k k trace k k k i M k k i i i i k k i i i x x μ++=?∑ 可见轨迹0,k trace M 的复杂度直接影响到算法计算量和存储量。虽然全轨迹的
五种大数据压缩算法
?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现 速度要求 为了让它(huffman.cpp)快速运行，同时不使用任何动态库，比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms（P3处理器，主频1G）。 压缩过程 压缩代码非常简单，首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点： CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次，计算在输入缓冲区数据中，每个ASCII码出现的频率： for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后，根据频率进行排序： qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树，获取每个ASCII码对应的位序列： int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树非常简单，将所有的节点放到一个队列中，用一个节点替换两个频率最低的节点，新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样，新节点就是两个被替换节点的父
LZ77压缩算法实验报告
LZ77压缩算法实验报告 一、实验内容 使用C++编程实现LZ77压缩算法的实现。 二、实验目的 用LZ77实现文件的压缩。 三、实验环境 1、软件环境：Visual C++ 6.0 2、编程语言：C++ 四、实验原理 LZ77 算法在某种意义上又可以称为“滑动窗口压缩”，这是由于该算法将一个虚拟的，可以跟随压缩进程滑动的窗口作为术语字典，要压缩的字符串如果在该窗口中出现，则输出其出现位置和长度。使用固定大小窗口进行术语匹配，而不是在所有已经编码的信息中匹配，是因为匹配算法的时间消耗往往很多，必须限制字典的大小才能保证算法的效率；随着压缩的进程滑动字典窗口，使其中总包含最近编码过的信息，是因为对大多数信息而言，要编码的字符串往往在最近的上下文中更容易找到匹配串。 五、LZ77算法的基本流程 1、从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并试图在滑动窗口中找出最长的匹 配字符串，如果找到，则进行步骤2，否则进行步骤3。 2、输出三元符号组( off, len, c )。其中off 为窗口中匹
配字符串相对窗口边 界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动len + 1 个字符，继续步骤1。 3、输出三元符号组( 0, 0, c )。其中c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动 len + 1 个字符，继续步骤1。 六、源程序 /********************************************************************* * * Project description: * Lz77 compression/decompression algorithm. * *********************************************************************/ #include 实验名称：LZSS压缩算法实验报告 一、实验内容 使用Visual 6..0 C++编程实现LZ77压缩算法。 二、实验目的 用LZSS实现文件的压缩。 三、实验原理 LZSS压缩算法是词典编码无损压缩技术的一种。LZSS压缩算法的字典模型使用了自适应的方式，也就是说，将已经编码过的信息作为字典， 四、实验环境 1、软件环境：Visual C++ 6.0 2、编程语言：C++ 五、实验代码 #include -- need byte-swap function for big endian CPU */ #define READ_LE32(X) *(uint32_t *)(X) #define WRITE_LE32(X,Y) *(uint32_t *)(X) = (Y) /* this assumes sizeof(long)==4 */ typedef unsigned long uint32_t; /* text (input) size counter, code (output) size counter, and counter for reporting progress every 1K bytes */ static unsigned long g_text_size, g_code_size, g_print_count; /* ring buffer of size N, with extra F-1 bytes to facilitate string comparison */ static unsigned char g_ring_buffer[N + F - 1]; /* position and length of longest match; set by insert_node() */ static unsigned g_match_pos, g_match_len; /* left & right children & parent -- these constitute binary search tree */ static unsigned g_left_child[N + 1], g_right_child[N + 257], g_parent[N + 1]; /* input & output files */ static FILE *g_infile, *g_outfile; /***************************************************************************** initialize trees *****************************************************************************/ static void init_tree(void) { unsigned i; /* For i = 0 to N - 1, g_right_child[i] and g_left_child[i] will be the right and left children of node i. These nodes need not be initialized. Also, g_parent[i] is the parent of node i. These are initialized to NIL (= N), which stands for 'not used.' For i = 0 to 255, g_right_child[N + i + 1] is the root of the tree for strings that begin with character i. These are initialized to NIL. Note there are 256 trees. */ for(i = N + 1; i <= N + 256; i++) g_right_child[i] = NIL; for(i = 0; i < N; i++) g_parent[i] = NIL; } /***************************************************************************** Inserts string of length F, g_ring_buffer[r..r+F-1], into one of the trees (g_ring_buffer[r]'th tree) and returns the longest-match position and length via the global variables g_match_pos and g_match_len. If g_match_len = F, then removes the old node in favor of the new one, because the old one will be deleted sooner. 多媒体数据压缩实验报告 篇一：多媒体实验报告_文件压缩 课程设计报告 实验题目：文件压缩程序 姓名：指导教师：学院：计算机学院专业：计算机科学与技术学号： 提交报告时间：20年月日 四川大学 一，需求分析： 有两种形式的重复存在于计算机数据中，文件压缩程序就是对这两种重复进行了压 缩。 一种是短语形式的重复，即三个字节以上的重复，对于这种重复，压缩程序用两个数字：1.重复位置距当前压缩位置的距离；2.重复的长度，来表示这个重复，假设这两个数字各占一个字节，于是数据便得到了压缩。 第二种重复为单字节的重复，一个字节只有256种可能的取值，所以这种重复是必然的。给 256 种字节取值重新编码，使出现较多的字节使用较短的编码，出现较少的字节使用较长的编码，这样一来，变短的字节相对于变长的字节更多，文件的总长度就会减少，并且，字节使用比例越不均 匀，压缩比例就越大。 编码式压缩必须在短语式压缩之后进行，因为编码式压缩后，原先八位二进制值的字节就被破坏了，这样文件中短语式重复的倾向也会被破坏（除非先进行解码）。另外，短语式压缩后的结果：那些剩下的未被匹配的单、双字节和得到匹配的距离、长度值仍然具有取值分布不均匀性，因此，两种压缩方式的顺序不能变。 本程序设计只做了编码式压缩，采用Huffman编码进行压缩和解压缩。Huffman编码是一种可变长编码方式，是二叉树的一种特殊转化形式。编码的原理是：将使用次数多的代码转换成长度较短的代码，而使用次数少的可以使用较长的编码，并且保持编码的唯一可解性。根据 ascii 码文件中各 ascii 字符出现的频率情况创建 Huffman 树，再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中。同时，亦可根据对应的哈夫曼树，将哈夫曼编码文件解压成字符文件. 一、概要设计： 压缩过程的实现: 压缩过程的流程是清晰而简单的: 1. 创建 Huffman 树 2. 打开需压缩文件 3. 将需压缩文件中的每个 ascii 码对应的 huffman 编码按 bit 单位输出生成压缩文件压缩结束。 价值工程 置，是一项十分有意义的工作。另外恶意代码的检测和分析是一个长期的过程，应对其新的特征和发展趋势作进一步研究，建立完善的分析库。 参考文献： [1]CNCERT/CC.https://www.360docs.net/doc/4d9685854.html,/publish/main/46/index.html. [2]LO R,LEVITTK,OL SSONN R.MFC:a malicious code filter [J].Computer and Security,1995,14(6):541-566. [3]KA SP ER SKY L.The evolution of technologies used to detect malicious code [M].Moscow:Kaspersky Lap,2007. [4]LC Briand,J Feng,Y Labiche.Experimenting with Genetic Algorithms and Coupling Measures to devise optimal integration test orders.Software Engineering with Computational Intelligence,Kluwer,2003. [5]Steven A.Hofmeyr,Stephanie Forrest,Anil Somayaji.Intrusion Detection using Sequences of System calls.Journal of Computer Security Vol,Jun.1998. [6]李华,刘智,覃征,张小松.基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术[J].计算机应用研究，2011，28（3）：1127-1129. [7]刘威，刘鑫，杜振华.2010年我国恶意代码新特点的研究.第26次全国计算机安全学术交流会论文集，2011，（09）. [8]IDIKA N,MATHUR A P.A Survey of Malware Detection Techniques [R].Tehnical Report,Department of Computer Science,Purdue University,2007. 0引言 现有的压缩算法有很多种，但是都存在一定的局限性，比如：LZw [1]。主要是针对数据量较大的图像之类的进行压缩，不适合对简单报文的压缩。比如说，传输中有长度限制的数据，而实际传输的数据大于限制传输的数据长度，总体数据长度在100字节左右，此时使用一些流行算法反而达不到压缩的目的，甚至增大数据的长度。本文假设该批数据为纯数字数据，实现压缩并解压缩算法。 1数据压缩概念 数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。常用的压缩方式[2,3]有统计编码、预测编码、变换编码和混合编码等。统计编码包含哈夫曼编码、算术编码、游程编码、字典编码等。 2常见几种压缩算法的比较2.1霍夫曼编码压缩[4]：也是一种常用的压缩方法。其基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，很少使用 的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.2LZW 压缩方法[5,6]：LZW 压缩技术比其它大多数压缩技术都复杂，压缩效率也较高。其基本原理是把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码，在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串，如用数值0x100代替字符串ccddeee"这样每当出现该字符串时，都用0x100代替，起到了压缩的作用。 3简单报文数据压缩算法及实现 3.1算法的基本思想数字0-9在内存中占用的位最 大为4bit ， 而一个字节有8个bit ，显然一个字节至少可以保存两个数字，而一个字符型的数字在内存中是占用一个字节的，那么就可以实现2:1的压缩，压缩算法有几种，比如，一个自己的高四位保存一个数字，低四位保存另外一个数字，或者，一组数字字符可以转换为一个n 字节的数值。N 为C 语言某种数值类型的所占的字节长度，本文讨论后一种算法的实现。 3.2算法步骤 ①确定一种C 语言的数值类型。 —————————————————————— —作者简介：安建梅（1981-），女，山西忻州人，助理实验室，研究方 向为软件开发与软交换技术；季松华（1978-），男，江苏 南通人，高级软件工程师，研究方向为软件开发。 数据快速压缩算法的研究以及C 语言实现 The Study of Data Compression and Encryption Algorithm and Realization with C Language 安建梅①AN Jian-mei ；季松华②JI Song-hua （①重庆文理学院软件工程学院，永川402160；②中信网络科技股份有限公司，重庆400000）（①The Software Engineering Institute of Chongqing University of Arts and Sciences ，Chongqing 402160，China ； ②CITIC Application Service Provider Co.，Ltd.，Chongqing 400000，China ） 摘要：压缩算法有很多种，但是对需要压缩到一定长度的简单的报文进行处理时，现有的算法不仅达不到目的，并且变得复杂， 本文针对目前一些企业的需要，实现了对简单报文的压缩加密，此算法不仅可以快速对几十上百位的数据进行压缩，而且通过不断 的优化，解决了由于各种情况引发的解密错误，在解密的过程中不会出现任何差错。 Abstract:Although,there are many kinds of compression algorithm,the need for encryption and compression of a length of a simple message processing,the existing algorithm is not only counterproductive,but also complicated.To some enterprises need,this paper realizes the simple message of compression and encryption.This algorithm can not only fast for tens of hundreds of data compression,but also,solve the various conditions triggered by decryption errors through continuous optimization;therefore,the decryption process does not appear in any error. 关键词：压缩；解压缩；数字字符；简单报文Key words:compression ；decompression ；encryption ；message 中图分类号：TP39文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）35-0192-02 ·192· 压缩编码算法设计与实现实验报告 一、实验目的：用C语言或C++编写一个实现Huffman编码的程序，理解对数据进行无损压缩的原理。 二、实验内容：设计一个有n个叶节点的huffman树，从终端读入n个叶节 点的权值。设计出huffman编码的压缩算法，完成对n个节点的编码，并写出程序予以实现。 三、实验步骤及原理： 1、原理：Huffman算法的描述 (1)初始化，根据符号权重的大小按由大到小顺序对符号进行排序。 (2)把权重最小的两个符号组成一个节点， (3)重复步骤2，得到节点P2，P3，P4……，形成一棵树。 (4)从根节点开始顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码 2、实验步骤： 根据算法原理，设计程序流程，完成代码设计。 首先，用户先输入一个数n，以实现n个叶节点的Huffman 树； 之后，输入n个权值w[1]~w[n]，注意是unsigned int型数值； 然后，建立Huffman 树； 最后，完成Huffman编码。 四、实验代码：#include int min(HuffmanTree t,int i) { int j,flag; unsigned int k = MAX; for(j=1;j<=i;j++) if(t[j].parent==0&&t[j].weight 交互式多模型算法卡尔曼滤波仿真 1 模型建立 分别以加速度u=0、1、2代表三个不同的运动模型 状态方程x(k+1)=a*x(k)+b*w(k)+d*u 观察方程z(k)=c*x(k)+v(k) 其中，a=[1 dt;0 1],b=[dt^2/2;dt],d=[dt^2/2;dt],c=[1 0] 2 程序代码 由两个功能函数组成，imm_main用来实现imm 算法，move_model1用来生成仿真数据，初始化运动参数 function imm_main %交互式多模型算法主程序 %初始化有关参数 move_model %调用运动模型初始化及仿真运动状态生成函数 load movedata %调入有关参数初始值（a b d c u position velocity pmeas dt tg q r x_hat p_var） p_tran=[0.8 0.1 0.1;0.2 0.7 0.1;0.1 0.2 0.7];%转移概率 p_pri=[0.1;0.6;0.3];%模型先验概率 n=1:2:5; %提取各模型方差矩阵 k=0; %记录仿真步数 like=[0;0;0];%视然函数 x_hat_hat=zeros(2,3);%三模型运动状态重初始化矩阵 u_=zeros(3,3);%混合概率矩阵 c_=[0;0;0];%三模型概率更新系数 %数据保存有关参数初始化 phat=[];%保存位置估值 vhat=[];%保存速度估值 xhat=[0;0];%融合和运动状态 z=0;%量测偏差（一维位置） pvar=zeros(2,2);%融合后估计方差 for t=0:dt:tg; %dt为为仿真步长；tg为仿真时间长度 k=k+1;%记录仿真步数 ct=0; %三模型概率更新系数 c_max=[0 0 0];%混合概率规范系数 p_var_hat=zeros(2,6);%方差估计重初始化矩阵, %[x_hat_hat p_var_hat]=model_reinitialization(p_tran,p_pri,x_hat,p_var);%调用重初始化函数，进行混合估计，生成三个模型重初始化后的运动状态、方差 %混合概率计算 for i=1:3 u_(i,:)=p_tran(i,:)*p_pri(i); end for i=1:3 c_max=c_max+u_(i,:); end 目 录 实验一用C/C++语言实现游程编码 实验二用C/C++语言实现算术编码 实验三用C/C++语言实现LZW编码 实验四用C/C++语言实现2D-DCT变换13 实验一用C/C++语言实现游程编码 1. 实验目的 1) 通过实验进一步掌握游程编码的原理； 2) 用C/C++语言实现游程编码。 2. 实验要求 给出数字字符，能正确输出编码。 3. 实验内容 现实中有许多这样的图像，在一幅图像中具有许多颜色相同的图块。在这些图块中，许多行上都具有相同的颜色，或者在一行上有许多连续的象素都具有相同的颜色值。在这种情况下就不需要存储每一个象素的颜色值，而仅仅存储一个象素的颜色值，以及具有相同颜色的象素数目就可以，或者存储一个象素的颜色值，以及具有相同颜色值的行数。这种压缩编码称为游程编码，常用(run length encoding，RLE)表示，具有相同颜色并且是连续的象素数目称为游程长度。 为了叙述方便，假定一幅灰度图像，第n行的象素值为： 用RLE编码方法得到的代码为：0@81@38@501@40@8。代码中用黑体表示的数字是游程长度，黑体字后面的数字代表象素的颜色值。例如黑体字50代表有连续50个象素具有相同的颜色值，它的颜色值是8。 对比RLE编码前后的代码数可以发现，在编码前要用73个代码表示这一行的数据，而编码后只要用11个代码表示代表原来的73个代码，压缩前后的数据量之比约为7:1，即压缩比为7:1。这说明RLE确实是一种压缩技术，而且这种编码技术相当直观，也非常经济。RLE所能获得的压缩比有多大，这主要是取决于图像本身的特点。如果图像中具有相同颜色的图像块越大，图像块数目越少，获得的压缩比就越高。反之，压缩比就越小。 译码时按照与编码时采用的相同规则进行，还原后得到的数据与压缩前的数据完全相同。因此，RLE是无损压缩技术。 实验二图像预测编码 一、实验题目: 图像预测编码： 二、实验目的: 实现图像预测编码和解码. 三、实验内容: 给定一幅图片，对其进行预测编码，获得预测图像，绝对残差图像, 再利用预测图像和残差图像进行原图像重建并计算原图像和重建图像误差. 四、预备知识: 预测方法，图像处理概论。 五、实验原理: 根据图像中任意像素与周围邻域像素之间存在紧密关系,利用周围邻域四个像素来进行该点像素值预测,然后传输图像像素值与其预测值的差值信号，使传输的码率降低，达到压缩的目的。 六、实验步骤: (1)选取一幅预测编码图片; (2)读取图片内容像素值并存储于矩阵; (3)对图像像素进行预测编码; (4)输出预测图像和残差图像; (5)根据预测图像和残差图像重建图像; (6)计算原预测编码图像和重建图像误差. 七、思考题目: 如何采用预测编码算法实现彩色图像编码和解码. 八、实验程序代码: 预测编码程序1: 编码程序: i1=imread('lena.jpg'); if isrgb(i1) i1=rgb2gray(i1); end i1=imcrop(i1,[1 1 256 256]); i=double(i1); [m,n]=size(i); p=zeros(m,n); y=zeros(m,n); y(1:m,1)=i(1:m,1); p(1:m,1)=i(1:m,1); y(1,1:n)=i(1,1:n); p(1,1:n)=i(1,1:n); y(1:m,n)=i(1:m,n); p(1:m,n)=i(1:m,n); p(m,1:n)=i(m,1:n); y(m,1:n)=i(m,1:n); for k=2:m-1 for l=2:n-1 y(k,l)=(i(k,l-1)/2+i(k-1,l)/4+i(k-1,l-1)/8+i(k-1,l+1)/8); p(k,l)=round(i(k,l)-y(k,l)); end end p=round(p); subplot(3,2,1); imshow(i1); title('原灰度图像'); subplot(3,2,2); imshow(y,[0 256]); title('利用三个相邻块线性预测后的图像'); subplot(3,2,3)； imshow(abs(p),[0 1]); title('编码的绝对残差图像'); 解码程序 j=zeros(m,n); j(1:m,1)=y(1:m,1); j(1,1:n)=y(1,1:n); j(1:m,n)=y(1:m,n); LZ77 压缩算法实验报告 一、实验内容：使用 C++编程实现 LZ77 压缩算法的实现。 二、实验目的：用 LZ77 实现文件的压缩。 三、实验环境： 1、软件环境：Visual C++ 6.0 2、编程语言：C++ 四、实验原理： LZ77 算法在某种意义上又可以称为“滑动窗口压缩”，这是 由于该算法将一个虚拟的，可以跟随压缩进程滑动的窗口作为术语字典，要压缩的字符串如果在该窗口中出现，则输出其出现位置和长度。使用固定大小窗口进行术语匹配，而不是在所有已经编码的信息中匹配，是因为匹配算法的时间消耗往往很多，必须限制字典的大小才能保证算法的效率；随着压缩的进程滑动字典窗口，使其中总包含最近编码过的信息，是因为对大多数信息而言，要编码的字符串往往在最近的上下文中更容易找到匹配串。 五、 LZ77 算法的基本流程：1、从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并 试图在滑动窗口中找出最长的匹配字符串，如果找到，则进行步骤2，否则进行步骤 3。 2、输出三元符号组 ( off, len, c )。其中 off 为窗口中匹配字符串相 对窗口边界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动 len + 1 个字符，继续步骤 1。 3、输出三元符号组 ( 0, 0, c )。其中 c 为下一个字符。然后将窗口向 后滑动 len + 1 个字符，继续步骤 1。 代码如下： #include 【精编】皮下脂肪瘤介绍及治疗方法（含民间偏方） 1 皮下脂肪瘤皮下脂肪瘤在中医称为痰核。“肉瘤”之名出《干金要方》。多因郁滞伤脾，痰气凝结所致。以皮下肉中生肿块，大如桃、拳，按之稍软，无痛为主要表现的瘤病类疾病。最常见的好发部位为颈，肩，背，臀和乳房是起源于脂肪组织的良性肿瘤，由成熟的脂肪组织所构成。 1 疾病简介皮下脂肪瘤（lipoma）是脂肪组织的良性肿瘤。由成熟的脂肪组织所构成，凡体内有脂肪存在的部位均可发生。脂肪瘤有一层薄的纤维内膜，内有很多纤维索，纵横形成很多间隔，最常见于颈、肩、背、臀和乳房及肢体的皮下组织，面部、头皮、阴囊和阴唇，其次为腹膜后及胃肠壁等处；极少数可出现于原来无脂肪组织的部位。如果肿瘤中纤维组织所占比例较多，则称纤维脂肪瘤。 2 疾病分类根据脂肪瘤的可数目可分为有孤立性脂肪瘤及多发性脂肪瘤二类。此类肿瘤好发于肩、背、臀部、四肢、腰、腹部皮下及大腿内侧，头部发病也常见。位于皮下组织内的脂肪瘤大小不一，大多呈扁圆形或分叶，分界清楚；边界分不清者要提防恶性脂肪瘤的可能。单个称为孤立行型脂肪瘤。两个或两个以上的称为多发性脂肪瘤。 按部位不同可分为皮下脂肪瘤和血管平滑肌脂肪瘤（又称错钩瘤）。根据脂肪瘤发生的部位皮下脂肪瘤为扁平或分叶状、质软，边界清楚的皮下限局性肿物。质软，可推动，表面皮肤正常，发展慢，数目多达数百个，常在皮下。血管平滑肌脂肪瘤错钩瘤多发生于各个器官（肾脏，肝脏较为多见）的毛细血管的平滑肌组织之间的脂肪瘤（又称肾错构瘤，肝错钩瘤）。 3 发病原因皮下脂肪瘤指“脂肪瘤致瘤因子”在患者体细胞内也存在一种致瘤因子，在正常情况下，这种致瘤因子处于一种失活状态（无活性状态），皮下脂肪瘤正常情况下是不会发病，但在各种内外环境的诱因影响作用下，这种脂肪瘤致瘤因子的活性处于活跃状态具有一定的活性，在机体抵抗力下降时，机体内的淋巴细胞、单核吞噬细胞等免疫细胞对致瘤因子的监控能力下降，再加上体内的内环境改变，慢性炎症的刺激、全身脂肪代谢异常的诱因条件下，脂肪瘤致瘤因子活性进一步增强与机体的正常细胞中某些基因片断结合，形成基因异常突变，使正常的脂肪细胞与周围的组织细胞发生一种异常增生现象，导致脂肪组织沉积有关，并向体表或各个内脏器官突出的肿块，称之脂肪瘤。[1] 4 发病机制皮下脂肪瘤是相当常见的皮肤病灶，由正常脂肪细胞集积而成，占软组织良性肿瘤的 80%左右，无明显特殊病因，常发于皮 精编】皮下脂肪瘤介绍及治疗方法（含民间偏方） 1皮下脂肪瘤皮下脂肪瘤在中医称为痰核。“肉瘤”之名出《干金要方》。多因郁滞伤脾，痰气凝结所致。以皮下肉中生肿块，大如桃、拳，按之稍软，无痛为主要表现的瘤病类疾病。最常见的好发部位为颈，肩，背，臀和乳房是起源于脂肪组织的良性肿瘤，由成熟的脂肪组织所构成。 1 疾病简介皮下脂肪瘤（lipoma ）是脂肪组织的良性肿瘤。由成熟的脂肪组织所构成，凡体内有脂肪存在的部位均可发生。脂肪瘤有一层薄的纤维内膜，内有很多纤维索，纵横形成很多间隔，最常见于颈、肩、背、臀和乳房及肢体的皮下组织，面部、头皮、阴囊和阴唇，其次为腹膜后及胃肠壁等处；极少数可出现于原来无脂肪组织的部位。如果肿瘤中纤维组织所占比例较多，则称纤维脂肪瘤。 2疾病分类根据脂肪瘤的可数目可分为有孤立性脂肪瘤及多发性脂肪瘤二类。此类肿瘤好发于肩、背、臀部、四肢、腰、腹部皮下及大腿内侧，头部发病也常见。位于皮下组织内的脂肪瘤大小不一，大多呈扁圆形或分叶， 分界清楚；边界分不清者要提防恶性脂肪瘤的可能。单个称为孤立行型脂肪瘤。两个或两个以上的称为多发性脂肪瘤。 按部位不同可分为皮下脂肪瘤和血管平滑肌脂肪瘤（又称错钩瘤）。 根据脂肪瘤发生的部位皮下脂肪瘤为扁平或分叶状、质软，边界清楚的皮下限局性肿物。质软，可推动，表面皮肤正常，发展慢，数目多达数百个， 常在皮下。血管平滑肌脂肪瘤错钩瘤多发生于各个器官（肾脏，肝脏较为多见）的毛细血管的平滑肌组织之间的脂肪瘤 又称肾错构瘤，肝错钩瘤）。 3发病原因皮下脂肪瘤指“脂肪瘤致瘤因子”在患者体细胞内也存在一种致瘤因子，在正常情况下，这种致瘤因子处于一种失活状态 无活性状态），皮下脂肪瘤正常情况下是不会发病，但在各种内外环境的诱因影响作用下，这种脂肪瘤致瘤因子的活性处于活跃状态具有一定的活性，在机体抵抗力下降时，机体内的淋巴细胞、单核吞噬细胞等免疫细胞对致瘤因子的监控能力下降，再加上体内的内环境改变，慢性炎症的刺激、全身脂肪代谢异常的诱因条件下，脂肪瘤致瘤因子活性进一步增强与机体的正常细胞中某些基因片断结合，形成基因异常突变，使正常的脂肪细胞与周围的组织细胞发生一种异常增生现象，导致脂肪组织沉积有关，并向体表或各个内脏器官突出的肿块，称之脂肪瘤。[1] 4发病机制皮下脂肪瘤是相当常见的皮肤病灶，由正常脂肪细胞集积而 《用哈夫曼编码实现文件压缩》 实验报告 课程名称《数据结构B》 实验学期 2011 至 2012 学年第一学期学生所在系部计算机系 年级 2009级专业班级计科B09—1 学生姓名韩翼学号 200907014106 任课教师盛建瓴 实验成绩 一、实验题目： 用哈夫曼编码实现文件压缩 二、实验目的： 1、了解文件的概念。 2、掌握线性链表的插入、删除等算法。 3、掌握Huffman 树的概念及构造方法。 4、掌握二叉树的存储结构及遍历算法。 5、利用Huffman 树及Huffman 编码，掌握实现文件压缩的一般原理。 三、实验设备与环境： 微型计算机、Windows 系列操作系统 、Visual C++6.0软件 四、实验内容： 根据ascii 码文件中各ascii 字符出现的频率情况创建Haffman 树，再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中，实现文件压缩。 五、概要设计： 本次试验采用将字符用长度尽可能短的二进制数位表示方法，即对于文件中出现的字符，无须全部都用8位的ASCLL 码进行存储，根据他们在文件中出现的频率不同，我们利用Haffman 算法使每个字符能以最短的二进制字符进行存储，以达到节省存储空间，压缩文件的目的。解决了压缩需采用的算法，程序的思路已然清晰： 1、统计需压缩文件中每个字符出现的频率。 2、将每个字符的出现频率作为叶子结点构建Haffman 树，然后将树中结点 引向其左孩子的分支标“0”，引向其右孩子的分支标“1” ； 每个字符的编码即为从根到每个叶子的路径上得到的0、1序列，这样便完成了Haffman 编码，将每个字符用最短的二进制字符表示。 3、打开需压缩的文件，再将需压缩文件中的每个ASCII 码对应的编码按bit 单位输出。 4、文件压缩结束。 六、详细设计： （1）Huffman 树简介 路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径 路径长度：路径上的分支数 树的路径长度：从树根到每一个结点的路径长度之和 树的带权路径长度：树中所有带权结点的路径长度之和 —结点到根的路径长度 ——权值 —其中：记作：k k n k k k l w l w wpl ∑==1 《数据压缩与信源编码》实验指导书 适用专业:信息工程 课程代码: 6088619 总学时: 40 总学分: 2.5 编写单位:电气与电子信息学院 编写人:李斌 审核人: 审批人: 批准时间: 2015 年 11 月 10日 目录 实验一码书的设计和使用 (2) 实验二基于DCT变换的图像压缩技术 (8) 实验三基于小波变换的图像压缩技术 (15) 实验一 码书的设计和使用 一、实验目的 采用矢量量化算法（LBG ）获得图像压缩所需要的码书，通过码书实现图像压缩编码。 二、实验内容 对给定的一幅图像进行码书设计、编码和解码。 三、实验仪器、设备及材料 操作系统：Windowsxp ； 软件：MA TLAB 四、实验原理 要想得到好的性能编码，仅采用标量量化是不可能的。当把多个信源符号联合起来形成多维矢量，再对矢量进行标量量化时自由度将更大，同样的失真下，量化基数可进一步减少，码率可进一步压缩。这种量化叫矢量量化。 一种有效和直观的矢量量化码书设计算法——LBG 算法(也叫GLA 算法)是由Linde 、Buzo 和Gray 于1980年首先提出来的。该算法基于最佳矢量量化器设计的最佳划分和最佳码书这两个必要条件，且是Lloyd 算法在矢量空间的推广，其特点为物理概念清晰、算法理论严密及算法实现容易。 设训练矢量集为{}110,,,-=M x x x X ，待产生的码书为{}110,,,-=N y y y C ，其中{})1(10,,,-=k i i i i x x x x ，{})1(10,,,-=k j j j j y y y y ，10,10-≤≤-≤≤N j M i ，则码书设计过程就是需求把训练矢量集X 分成N 个子集)1,,1,0(-=N j S j 的一种最佳聚类方案，而子集j S 的质心矢量j y 作为码字。假设平方误差测度用来表征训练矢量i x 和码字j y 之间的失真，即： ∑-=-=1 02)(),(k l jl il j i y x y x d 则码书设计的准则可用下列数学形式表达： 最小化 ∑∑-=-==101 0),(),,(N j M i j i ij y x d w C X W f 约束条件 ∑-==101N j ij w ，10-≤≤M i 其中W 为N M ?矩阵，其元素满足：LZSS压缩算法实验报告
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